Hasbrouck (1995) — 信息份额：同一只股票在多个市场，谁在定价
作者: Joel Hasbrouck（NYU Stern）
发表: The Journal of Finance 50(4): 1175–1199, 1995 年 9 月。
数据: 道琼斯工业平均 30 只成分股，1993 年 8–10 月，1 秒时间分辨率的逐笔报价（NYSE 与场外市场）。
本 wiki 补上了价格发现度量的一侧。此前已有 Price Discovery 页，但缺 Hasbrouck 的信息份额这一侧——它是跨市场价格发现的标准度量。
一句话总结
同一只股票在多个市场同时交易时，把每个市场的报价建成一个 VAR，分解出"隐含有效价格"的方差中有多少来自哪个市场的报价创新——这个比例就是信息份额。实测 NYSE 的信息份额中位数为 92.7%。
核心构造：共同趋势分解
前提：各价格水平本身非平稳，但任意两个价格之差平稳 → 价格是 n-1 阶协整的。
关键定理：对协整系统施加平稳性约束，会迫使移动平均系数矩阵 T(1) 的所有行都相同。
直觉：T(1)e_t 是某个扰动对各价格的长期影响。行相同意味着长期影响对所有价格是一样的。
由此得到共同趋势表示 (common trends representation)：
P_t = P_0 + \xi \left( \sum_j X_j e_{jt} + \Psi(L) e_t \right)
| 成分 | 含义 |
|---|---|
| P_0 | 各价格之间的系统性差异（若含买卖报价，这里就是平均价差） |
| \xi | 单位向量 × 一个标量随机游走——所有价格共享的随机游走成分 |
| \Psi(L)e_t | 零均值、协整平稳的暂态成分 |
关键：第二项 \xi \times（标量随机游走）就是被永久计入价格的成分。第一项只在构造上用于 \xi 的归一化，经济含义不确定。
信息份额的定义
某个市场的信息份额 = 该市场报价的创新，在隐含有效价格方差中所占的比例。
IS_j = \dfrac{\psi_j^2 \sigma_{e_j}^2}{\psi' \Sigma_e \psi}
测量误差的特征： innovations 是同方差共正交的（equicovariance 性质）——若各市场报价创新同方差，则信息份额由创新方差决定，与长期响应系数无关。这是这个度量的一个便利性质。
实测：NYSE 的信息份额
30 只道指成分股，1993 年 8–10 月，1 秒分辨率：
| 统计量 | NYSE 信息份额 |
|---|---|
| 中位数 | 92.7% |
| 均值 | 91.3% |
| 标准差 | 5.5 |
| 最低（WX） | 76.1% |
| 最高（T） | 98.9% |
同期买卖价差（美分）：
| 统计量 | NYSE 买价 | NYSE 卖价 | 场外买价差开 | 场外卖价差开 |
|---|---|---|---|---|
| 中位数 | 15.8 | 21.8 | 3.1 | 2.2 |
| 均值 | 16.8 | 22.0 | 3.0 | 2.3 |
注意"场外价差开"的方向：正值表示 NYSE 的报价比场外差得远——即NYSE 在这两只股票上的报价不是最优的。
一个值得注意的对照：信息份额最低的几只股票（WX 76.1%）与价差开最大的几只高度重合（UTX 买价差开 6.0、MMM 6.1、CHV 5.5）。
论文自己承认的三个方法论弱点
这一节非常重要，读的时候必须知道：
1. 基准价的选择是任意的。 协整向量取"相对第一只股票 p_{1,t} 的价差"作为基准，但任何一只股票都可以当基准，任何 \beta 的旋转也都是有效选择。"不能说经济上的价格调整是由这个特定差异驱动的。"
2. 误差修正的叙事可能根本不对。 引 Campbell-Shiller (1987, 1988)：协整可能只是"预测"造成的假象。如果一个市场的价格是另一个市场的理性预测，两者必然协整。
3. \beta'P_{t-1} 进入模型时是非线性的，实践中的通用做法是先用样本均值估计再"去均值"，把非线性问题线性化。这是个便利做法，不是无代价的。
数据窗口的局限（论文自己指出）
| 问题 | 说明 |
|---|---|
| 样本极短 | 只有 3 个月 |
| 只用报价，不用成交 | 论文明确承认这是个局限 |
| 无法覆盖 1993 年之后的结构变化 | 论文写作时还没有电子交易普及 |
对 A 股的价值与障碍
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 碎片化程度 | A 股比 1993 年的美股碎片化严重得多——沪市、深市、北交所，加上大量券商的隔期产品。信息份额的分析价值更高 |
| 数据条件 | A 股有逐笔委托队列（见 L2 档位与委托队列），比 1993 年的美股只有报价的条件好得多 |
| 时间分辨率 | 论文用 1 秒；A 股沪市快照约 3 秒一帧，更粗（见 concepts/data-features/Level-2 档位与委托队列 (L2 Depth and Order Queue)）——信息份额的估计会受影响 |
| 涨跌停 | 封板时报价不更新，会人为压低该时段的信息份额 |
| 集合竞价 | 沪市 9:15–9:25 与 14:57–15:00 有集合竞价，这两个时段的信息份额需单独看 |
本 wiki 认为值得做的检验：对同一只 A 股同时在沪市与深市（若有跨市交易）交易的部分，估算信息份额，看是否出现类似"主市场 90%+、次市场不足 10%"的格局。
与本库已收录 内容的关系
| 页面 | 关系 |
|---|---|
| Price Discovery | 本页是它的度量基础——如何量化"哪个市场在定价" |
| 做市商的三重成本与碎片化 | 碎片化的后果之一就是价格发现被分割；信息份额是衡量这种分割的标尺 |
| Menkveld 2013 | Chi-X 与 Euronext 的两市场格局，正是本文方法要研究的对象 |
| 跨资产领先滞后 | 领先滞后是动态概念，信息份额是方差分解的静态概念 |
Open Questions
- 信息份额之和为什么大于 1？ 因为价格是协整的，VAR 的长程结构使得各市场的贡献可以重叠。论文未强调这一点，但使用者常误以为份额应加总为 1。
- 用成交而非报价会怎样？ 论文承认是局限，后续研究用逐笔成交重做。
- 共同因子贡献 (common factor contribution) 呢？ Gonzalo-Granger (1995) 的方法是另一个选择，见 Joel Hasbrouck 页提到的文献对照。两种度量的比较本身是一篇文献。
- A 股跨市场交易的信息份额是多少？ 本 wiki 尚无数据。
Cross-ref
- 作者: Joel Hasbrouck · Price Discovery
- 配套: Menkveld 2013 · concepts/models-theory/做市商的三重成本与碎片化 (Market Making Costs and Fragmentation)
关键引用
Hasbrouck, J. (1995). One Security, Many Markets: Determining the Contributions to Price Discovery. The Journal of Finance, 50(4), 1175–1199. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1995.tb04054.x
JEL: G14
主要引用：Garbade-Silber (1979)「dominant / satellite」市场 · Stock-Watson (1988) 协整系统的共同趋势表示 · Engle-Granger (1987) 格兰杰表示定理 · Campbell-Shiller (1987, 1988) 协整可能只是预测的假象 · Watson (1994) VAR 直接分解方法。